快速高分辨率激光雷達(dá)三維成像方法研究.pdf

1、目前，獲取目標(biāo)深度信息最常用的方法之一，是激光雷達(dá)測(cè)距技術(shù)。為了獲取目標(biāo)的3-D圖像，激光雷達(dá)系統(tǒng)需要通過光柵掃描的方式，對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景中的每個(gè)空間像素點(diǎn)進(jìn)行逐點(diǎn)探測(cè)，并估計(jì)其深度信息;然后，根據(jù)所有像素點(diǎn)的深度信息，重構(gòu)出目標(biāo)的3-D圖像?？梢钥闯?，深度估計(jì)是獲取目標(biāo)3-D圖像的關(guān)鍵，特別是在低光子計(jì)數(shù)率的探測(cè)條件下。本文主要研究在低光子計(jì)數(shù)率的條件下，如何快速、準(zhǔn)確估計(jì)目標(biāo)的深度信息，獲取目標(biāo)的高精度3-D圖像。
　　為了準(zhǔn)確估計(jì)

2、目標(biāo)的深度信息，本文首先深入研究了光電探測(cè)器的光子計(jì)數(shù)過程，并考慮了激光光斑內(nèi)目標(biāo)深度函數(shù)的影響后，建立合理的目標(biāo)回波數(shù)學(xué)模型，并將光電探測(cè)器接收到的目標(biāo)回波信號(hào)描述為發(fā)射激光脈沖信號(hào)和目標(biāo)的響應(yīng)函數(shù)的卷積積分。然后，在此基礎(chǔ)之上，為了解決傳統(tǒng)激光雷達(dá)無法處理激光光斑內(nèi)存在不同距離分布的多個(gè)目標(biāo)回波的問題，本文著重研究了兩種時(shí)下較為主流的基于馬爾科夫鏈的全波形分析算法——可逆跳馬爾科夫蒙特卡洛算法和模擬回火馬爾科夫蒙特卡羅算法，用于提取

3、激光光斑內(nèi)完整的目標(biāo)回波信息。其中，后者是對(duì)前者在算法運(yùn)行時(shí)間性能方面的改進(jìn)。
　　最后，本文針對(duì)傳統(tǒng)的基于最大似然估計(jì)算法的成像模型的固定采樣積分時(shí)間、均勻等掃描的逐點(diǎn)規(guī)則掃描成像方式，在目標(biāo)特性未知的情況下，無法直接準(zhǔn)確估計(jì)每個(gè)像素點(diǎn)所需要的累積采樣積分時(shí)間或是激光光斑掃描步長問題，提出一種基于光子計(jì)數(shù)的快速自適應(yīng)深度成像方法，并通過概率理論模型分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果兩方面證明，即使是在高背景噪聲水平條件下，該自適應(yīng)成像方法仍能夠更快